直接自适应动态递归模糊神经网络控制及其应用

摘要

针对某些仿射非线性系统中各状态变量间呈微分关系的特点,本文提出仅取某些可测状态变量作为动态递归模糊神经网络(dynamic recurrent fuzzy neural network,DRFNN)的输入,而由DRFNN的反馈矩阵描述系统内部动态关系的直接自适应DRFNN控制算法,克服了将系统所有变量作为输入的传统模糊神经网络(traditioanl fuzzy neural network,TFNN)因某些不可测状态变量所导致的不可实现问题.在电液伺服系统中的应用结果表明:直接自适应DRFNN控制算法相对于TFNN控制算法对系统稳态特性的改善具有较大的优越性.